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ee.Kernel.cross
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Generiert einen kreuzförmigen booleschen Kernel.
| Nutzung | Ausgabe |
|---|
ee.Kernel.cross(radius, units, normalize, magnitude) | Kernel |
| Argument | Typ | Details |
|---|
radius | Gleitkommazahl | Der Radius des zu generierenden Kernels. |
units | String, Standard: „pixels“ | Das Messsystem für den Kernel („Pixel“ oder „Meter“). Wenn der Kernel in Metern angegeben ist, wird seine Größe bei einer Änderung des Zoomfaktors angepasst. |
normalize | Boolescher Wert, Standard: „true“ | Normalisieren Sie die Kernelwerte so, dass sie sich auf 1 summieren. |
magnitude | Gleitkommazahl, Standardwert: 1 | Skalieren Sie jeden Wert um diesen Betrag. |
Beispiele
Code-Editor (JavaScript)
print('A cross kernel', ee.Kernel.cross({radius: 3}));
/**
* Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
*
* [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
* [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
* [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
* [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
*/
Python einrichten
Informationen zur Python API und zur Verwendung von geemap für die interaktive Entwicklung finden Sie auf der Seite
Python-Umgebung.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
display('A cross kernel:', ee.Kernel.cross(**{'radius': 3}))
# Output weights matrix (up to 1/1000 precision for brevity)
# [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
# [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.000, 0.076, 0.000, 0.076, 0.000, 0.000]
# [0.000, 0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076, 0.000]
# [0.076, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.000, 0.076]
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Zuletzt aktualisiert: 2025-10-30 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2025-10-30 (UTC)."],[],["The core functionality is generating a cross-shaped boolean kernel using `ee.Kernel.cross`. Users specify the `radius` to define the kernel's size. They can also choose the `units` ('pixels' or 'meters'), `normalize` (to sum values to 1), and the `magnitude` to scale values. This method returns a `Kernel` object. An example shows how a radius of 3 results in a 7x7 weight matrix where only cross-shaped positions are populated.\n"]]